แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

From actual flight data to energy consumption model : a construction of a machine learning model to predict a flight time of an electric powered hybrid-VTOL UAV

Organization : Kasetsart University. Department of Computer Engineering

Organization : Kasetsart University. Department of Aerospace Engineering

Organization : Kasetsart University. Department of Aerospace Engineering
Email : chaiwat.kl@ku.th

Organization : Kasetsart University. Department of Computer Engineering
keyword: Flight time prediction
LCSH: Drone aircraft
LCSH: Vertically rising aircraft
LCSH: Electric airplanes
LCSH: Machine learning
Abstract: The world has seen more use of unmanned aerial vehicles in recent years. To precisely estimate flight time and endurance in real-world environments remains challenging due to various unforeseen factors. In this work, a novel framework for constructing a machine learning model to predict the energy consumption is developed. Flight log data of a hybrid fixed-wing VTOL UAV were collected through on-board sensors during flight operations and utilized. The flight data were pre-processed using various methods, including resampling, clustering, classification and feature selection, to identify distinct flight phases. Relevant parameters from each flight phase were then used as inputs for the energy consumption prediction model. As a result, random forest and gradient boosting regression models demonstrated the most promising outcomes
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-08-15
Issued: 2025-08-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Thai Society of Mechanical Engineers (TSME) and Kasetsart University (KU). The 14th TSME International Conference on Mechanical Engineering (TSME-ICoME14 2024) (AME0015). Chonburi : Kasetsart University Sriracha Campus, 2024
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 TSME-ICoME14 2024 AME0015.pdf 1.06 MB13 2026-09-07 22:17:20
ใช้เวลา
0.048407 วินาที

Nattapat Tansurat
Title Contributor Type
From actual flight data to energy consumption model : a construction of a machine learning model to predict a flight time of an electric powered hybrid-VTOL UAV
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapat Tansurat;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klampol;Supaporn Erjongmanee

บทความ/Article
Eakarat Suwanagood
Title Contributor Type
From actual flight data to energy consumption model : a construction of a machine learning model to predict a flight time of an electric powered hybrid-VTOL UAV
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapat Tansurat;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klampol;Supaporn Erjongmanee

บทความ/Article
System development for estimating geolocation, direction, and velocity of moving objects in UAV applications using monocular camera
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Mollarath Likitvisetpong;Supaporn Erjongmanee;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klumpol;Paveenrath Teerataphong

บทความ/Article
Chaiwat Klampol
Title Contributor Type
From actual flight data to energy consumption model : a construction of a machine learning model to predict a flight time of an electric powered hybrid-VTOL UAV
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapat Tansurat;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klampol;Supaporn Erjongmanee

บทความ/Article
Supaporn Erjongmanee
Title Contributor Type
From actual flight data to energy consumption model : a construction of a machine learning model to predict a flight time of an electric powered hybrid-VTOL UAV
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapat Tansurat;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klampol;Supaporn Erjongmanee

บทความ/Article
System development for estimating geolocation, direction, and velocity of moving objects in UAV applications using monocular camera
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Mollarath Likitvisetpong;Supaporn Erjongmanee;Eakarat Suwanagood;Chaiwat Klumpol;Paveenrath Teerataphong

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 11
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7,882
รวม 7,893 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 34,728 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 61 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 16 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 5 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
รวม 34,817 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60